GPT – 直感的かつ徹底的な解説

GPT - 直感的かつ徹底な美容＆ファッション解説

自然言語処理 | 機械学習 | チャットGPT

OpenAIのジェネレーティブ事前訓練トランスフォーマーのアーキテクチャを探索する。

この記事では、OpenAIのGPTモデルの進化を探求します。トランスフォーマーについて簡単に説明し、最初のGPTモデルにつながるトランスフォーマーのバリエーションについて説明します。次にGPT1、GPT2、GPT3、GPT4について説明し、最先端の概念を完全に理解します。

これは誰にとって有益ですか？ 自然言語処理（NLP）や最新のAIの進歩に興味がある人に役立ちます。

この記事はどれくらい高度ですか？ これは複雑な記事ではありませんが、主に概念的な内容です。ただし、多くの概念があり、経験の浅いデータサイエンティストにとっては挑戦的かもしれません。

前提条件： この記事ではトランスフォーマーについて簡単に説明しますが、詳細な情報については専用の記事を参照してください。

• データの行方を理解する：ソースから宛先まで
• 自分のドキュメントで春のAIとOpenAI GPTが有用になるようにRAGを作成する
• 「Daskデータフレームのパーティションサイズについて知りたいことのほとんどすべて」

トランスフォーマー-直感的かつ徹底的に説明されたトランスフォーマー

モダンな機械学習の探求：ステップバイステップでトランスフォーマーを分解する

towardsdatascience.com

トランスフォーマーの概要

GPTに入る前に、トランスフォーマーについて簡単に説明します。基本的には、トランスフォーマーはエンコーダー・デコーダースタイルのモデルです。

<img alt="翻訳タスクで作業するトランスフォーマー。入力（私はマネージャーです）は入力全体の意味をエンコードする抽象表現に圧縮されます。デコーダーは再帰的に機能し、自己に供給することで出力を構築します。 私のトランスフォーマー記事から

エンコーダーは入力を抽象表現に変換し、デコーダーはそれを使用して反復的に出力を生成します。

<img alt="エンコーダーの出力がデコーダーにどのように関連しているかの高レベルな表現。デコーダーは出力の再帰的なループごとにエンコーデッド入力を参照します。 私のトランスフォーマー記事から

エンコーダーとデコーダーは、テキストの抽象表現を作成するためにマルチヘッドのセルフアテンションを使用します。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!